TÜRKİYE DEKİ 2006/2007 KURAKLIĞI İLE GENİŞ ÖLÇEKLİ ATMOSFERİK DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ BAĞLANTININ LOJİSTİK REGRESYONLA BELİRLENMESİ
|
|
- Hande Arıca
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. TÜRKİYE DEKİ 26/27 KURAKLIĞI İLE GENİŞ ÖLÇEKLİ ATMOSFERİK DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ BAĞLANTININ LOJİSTİK REGRESYONLA BELİRLENMESİ Hasan TATLI, Çanakkale Onsekz Mart Ünverstes, Fen-Edebyat Fakültes Coğrafya Bölümü, Terzoğlu Yerleşkes, 172, Çanakkale, Murat TÜRKEŞ, Çanakkale Onsekz Mart Ünverstes, Fen-Edebyat Fakültes Coğrafya Bölümü, Terzoğlu Yerleşkes, 172, Çanakkale, Özet Bu çalışmada, Türkye dek 96 meteoroloj stasyonunda kaydedlmş olan aylık yağış toplamları kullanılarak, çeştl kuraklık sınıfları Standartlaştırılmış Yağış İnds (SPI yaklaşımı le elde edld. Bu kuraklık sınıfları; kend çnde, kurak, normale-yakın (ya da normal ve neml olmak üzere tekrar üç sınıfta toplandı. Çalışmanın amacı 26/27 kuraklık olayları le genş ölçekl atmosferk değşkenler arasındak bağlantıların, lojstk (olablme regresyon le belrlenmes olduğu çn; kuraklık olaylarının tahmn edleblrlğ, oluşturulan modellern vermler (başarımları lşk desenler şeklnde hartalanarak ncelend. Bu amaçla, atmosfern dkne özellklern en y temsl edeblecek 14 adet atmosferk değşken, NCEP/NCAR-reanalyss grdl ver setnden 3-6 o K enlem ve 1-5 o D boylamları arasındak alan çn seçld. Kuraklık olayının yalnız genş ölçekl meteorolojk değşkenler le olan bağlantısını ortaya koymak amacıyla, 14 değşken önce kend çlernde ve sonra değşkenler arasında ortak blgler olableceğ dkkate alınarak çft asal bleşen analz (ABA le ncelend. Sonuçta, 26 ve 27 yıllarındak kuraklıkları kestrmek amacıyla kullanılan modellern her br çn, sayıları 5 le 7 arasında değşen anlamlı asal bleşenler (AB ler steğe bağlı olarak seçld. AB ler, 1, 3, 6, 12 ve 48 aylık kayan ortalamalardan türetlen SPI kuraklık olayları çn de benzer şeklde oluşturuldu. Lojstk regresyon modellernn sonuçlarına göre, yerel etkler modele yansıtılmamış olsa ble, modellern başarımının en yüksek Güneydoğu Anadolu, Ege ve Akdenz bölgelernde, en düşük başarımın se Karadenz yağış bölgesnde olduğu belrlend. Genş ölçekl atmosferk bleşenler genel olarak klm değşklğ ve değşkenlğ blgsn ve/ya da şaretn de taşıdığı çn, bu çalışma % 2-8 arasında değşen model başarımlarıyla öneml ve kullanılablr bulgular sunmaktadır. Anahtar Kelmeler: Türkye, atmosfer, standartlaştırılmış yağış nds (SPI, klm değşklğ ve değşkenlğ, kuraklık, lojstk regresyon, asal bleşen analz (ABA. DROUGHT EVENTS OF 26/27 IN TURKEY AND DETERMINATION OF ITS ASSOCIATION WITH LARGE-SCALE ATMOSPHERIC VARIABLES BY LOGISTIC REGRESSION Abstract In ths study, the drought event classes were obtaned by usng the monthly precptaton totals recorded at 96 meteorology statons of Turkey by usng the Standardzed Precptaton Index (SPI approach. The obtaned drought event classes were re-concatenated nto three classes of so called, dry, near-normal (or normal and wet. Because the am of ths study s to extract the relatonshps between the drought events of 26/27 and large-scale atmospherc varables va logstc regresson, the proposed models performances were nvestgated by mappng the correlaton patterns n order to reveal predctablty of the drought events. Total 14 large-scale atmospherc varables were selected based on ther proxy 516
2 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. vertcal-structure of the atmosphere of whch are from the grdded data set of NCEP/NCAR reanalyss over the area of 3-6 o N and 1-5 o E. In order to determne lnkages of the drought events only wth the large-scale nfluences; prncpal component analyss (PCA was frst appled to each of the data sets, and due to co-lnearty (.e., havng somewhat common knowledge effects, PCA was appled secondly to the prncpal components (PCs obtaned prevously. Fnally, 5 to 7 sgnfcant PCs were optonally selected for each of the constructed models that are used to predct the drought events of 26 and 27. The PCs were constructed smlar to the SPI drought events obtaned from runnng-means of 1, 3, 6, 12 and 48-month. Accordng to the results of logstc-regresson models; even f the local-effects had not been reflected n the models, hgh performances of models were detected over Southeastern Anatola, Medterranean and Aegean regons, but the low performances over the Black-sea ranfall regon. Ths study has presents sgnfcant and useful fndngs va supplyng the performance of models varyng from 2 to 8 %, because the large-scale atmospherc components also generally carry sgns and/or nformaton content of clmate change and varablty. Keywords: Turkey, atmosphere, standardzed precptaton ndex (SPI, clmate change and varablty, drought, logstc regresson, prncpal component analyss (PCA. 1. Grş Kuraklık, hdrolojk, tarımsal ve meteorolojk kuraklık gb br ayrıma gdlmekszn, genel olarak, yeryüzündek çeştl sstemlerce kullanılan doğal su varlığının, belrl br zaman süresnce ve bölgesel ölçekte uzun sürel ortalamanın ya da normaln altında gerçekleşmes sonucunda oluşan su açığı olarak tanımlanablr (Türkeş, 27. Doğal br olay olan kuraklık, klmsel değşmlern neden olduğu geçc br özellktr; kurak ve yarıkurak bölgelern yanı sıra, orta enlemlern neml-ılıman klm bölgelernde de oluşablr. Öte yandan, suyun kullanımı ve yönetm le lgl etknlklerden, yağışların yeterszlğnden ya da yağış şeklnn ve şddetnn değşmes (örn., kar yağışının azalması, hızlı kar ermes ve kısa sürel sağanakların ya da şddetl yağışların sıklığının artması, vb., etklenme süresne göre kuraklık olgusunun zlenmes ve planlanmasını zorunlu kılmaktadır. Kuraklığın başlangıç ve btş zamanlarının belrsz olması, toplam etknn artması, aynı anda brden fazla kaynak üzernde etkl ve ekonomk etksnn yüksek olması ve doğasının karmaşık olması yüzünden, kuraklık olaylarını belrlemek ve zlemek kolay değldr. Meteorolojk kuraklık sonucunda tarım alanlarının sulanmasında öneml sorunların yaşanması, hdrolojk açıdan se, barajlarda yeterl tutarda su toplanamaması, çme suyu kaynaklarının yetersz kalması ve çevrenn, toplumsal yaşamın ve sosyoekonomk sstemlernn olumsuz yönde etklenmes gb öneml sorunların ortaya çıkması kaçınılmaz olarak beklenen olumsuz sonuçlardır. Kuraklık olaylarını ncelemek çn çeştl yaklaşım ve yöntemler önerlmştr. Bunlardan en çok blnenler, Palmer Kuraklık Şddet İnds (PDSI, Palmer, 1965 ve Standartlaştırılmış Yağış İnds (SPI, McKee ve ark., 1993, 1995 yaklaşımlarıdır. Bast, ancak, anlamlı olan bu yaklaşımlar; kuraklıkları belrleme, değerlendrme ve zlemede, br ülkenn ya da bölgenn kuraklık yönetm ve kuraklıkla savaşım yeteneklernn gelşmesnde oldukça etkl olan yöntemler olarak görülmektedrler (Karl 1986; Guttman 1998, 1999; Hayes ve ark., 1999; Wlhelm ve Wlhte 22; Stenemann 23. Türkye de, özellkle yaz aylarında görülen kuraklıklar, subtropkal büyük Akdenz klmnn doğal br sonucu olarak, ülkenn Karadenz yağış bölges, kuzey Marmara ve Kuzeydoğu Anadolu bölümler dışında kalan yerlernde her yıl oluşmakta ve etkl olablmektedr. Öte yandan, Yerküre nn hemen her bölgesnde ve her zaman oluşablen kuraklık olaylarının (meteorolojk, tarımsal ve hdrolojk, uzak bağlantı desenlernn etkler de hesaba katıldığında, 197 lern başından ber Türkye de gderek daha sık ve etk alanını genşleterek sürmekte olduğu söyleneblr 517
3 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. (Türkeş, 1996, 1998, 1999, 23; Türkeş ve Erlat, 23, 25; Türkeş ve ark., 27; Tatl, 26, 27; Türkeş ve Tatl, 27. Kapsamlı ve büyük ölçekl br Kuraklık Yönetm Planı çerçevesnde yapılması gereken kuraklık belrleme, değerlendrme ve zleme çalışmalarında, çeştl kuraklık nds (örn., SPI, PDSI ya da Ardte İnds (AI, vb. sınıflarının olasılıklarının hesaplanması ve blnmes, yönetm planının başarımı açısından çok önemldr. Ne yazık k Türkye de öneml br doğal afet olan kuraklığın belrlenmes, zlenmes, özellkle de ülkenn kuraklıktan etkleneblrlğn belrlemeye yönelk kuraklık rsk çözümlemes çalışmaları henüz çok yeterszdr. Bu nedenle, bu çalışmada, kuraklık olaylarının tahmn edleblme yeteneğnn gelştrlmes amacıyla, br tahmn model önerlmektedr. Önerlen model, genş ölçekl atmosferk değşkenlern yerel ölçekl kuraklık olaylarına etksn göstermes açısından, fzksel temell bölgesel klm modellernn sonuçlarının değerlendrlmes ve belk de doğrulanmasına katkı sağlayablecektr. Model, en yaygın ve güvenlr yağış ndslernn başında gelen SPI dan elde edlen kuraklık sınıflarının tahmnn amaçlamaktadır. Yağış toplamlarına bağlı olan SPI kuraklık nds, son kullanıcılar ya da kuraklık ve su yönetm planlamacıları açısından, elde edlmes oldukça kolay olması nedenyle çalışmada terch edlmştr. Sonuç olarak, önerlen tahmn model yalnız SPI kuraklık sınıfları çn değl, ötek kuraklık ndslernn tahmn çn de kolaylıkla genelleştrleblecek şeklde tanıtılmıştır. Çzelge 1. Standartlaştırılmış Yağış İnds (SPI kuraklık sınıflandırması SPI değerler Sınıflandırma Modelde Kullanılan 2. ve üzer Aşırı neml (extremely wet Çok neml (very wet Neml Orta düzeyde neml (moderately wet Normale-yakın (near-normal Normal Orta düzeyde kurak (moderately dry Şddetl kurak (severely dry Kurak -2. ve altı Aşırı kurak (extremely dry 2. Ver ve Yöntem Çalışmada kullanılan gözlem verler, Türkeş (1996, 1998 n dönem çn tüm yönleryle denetleyerek hazırladığı 99 adet stasyon çnden, 96 adet seçlerek, 27 yılı ortasına kadar güncelleştrlmş yağış serlerdr. Yağış serler, Devlet Meteoroloj İşler Genel Müdürlüğü stasyonlarında kaydedlen aylık yağış toplamlarından (mm oluşur. Ham ver kümes; Türkeş (1996 tarafından, gdşler (Runs ve Wald-Wolfowtz dzsel lşk gb rasgelelk ve Kruskal-Walls homojenlk (türdeşlk testler uygulanarak, 13 stasyon arasından seçlmştr. Ver setne lşkn ayrıntılı blgler, Türkeş (1996, 1999 n çalışmalarında verlmştr. Türkye yağışlarının çeştl meteorolojk/klmatolojk özellkler, daha önce Kadıoğlu (2, Türkeş (1996, 1998, 1999, 23, Tatl ve ark. (24 ve Türkeş ve ark. (22, 27 tarafından ayrıntılı olarak ncelenmştr. Modelde kullanılan genş ölçekl atmosferk değşkenler se, 3 6 o K ve 1 5 o D enlem ve boyları arasındak alan çn, NCEP/NCAR-reanalyss (Kalnay ve ark., 1996; Kstler ve ark., 21 ver kümesnden seçlmştr. Bu çalışmada temel alınan SPI kuraklık sınıfları, McKee ve ark. (1993, 1995 tarafından gelştrlmş olan öneml br kuraklık göstergesdr. SPI kuraklık sınıfları, gamma dağılım fonksyonundan elde edlen yağış olasılıklarının, standart ters-normal (nverse- Gaussan dağılım fonksyonuyla standart yağış serlerne dönüştürülmesyle, Çzelge 1 de verlen eşk değerler dkkate alınarak elde edlr. Yağışların standart normal-dağılıma dönüştürülmes konusundak ayrıntılar; Thom (1966, Wlks (1995 le Türkeş ve Tatl (27 yaptıkları çalışmalardan görüleblr. Çzelge 1de verlen normaln üstü ve altı kuraklık 518
4 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. sınıflarının Türkye de görülme sıklığı (olasılığı normale yakın kuraklık sınıfına göre oldukça düşük olduğu çn (Türkeş ve Tatl, 27, bu çalışmada, kuraklık sınıfları, verlen normaln üstü neml, normaln altı kurak ve normal olmak üzere, kend çnde tekrar 3 sınıfta brleştrld (Çzelge 1. Çalışmamızın temel amacı, genş-ölçekl atmosferk değşkenlern kuraklık olaylarıyla olan bağını ncelemek olduğu ve olasılığı çok düşük olan kuraklık olaylarının sağlıklı br tahmn modelnn oluşturulmasında öneml temsl zorlukları yarattığı çn, kuraklık sınıflarının sayısının azaltılması gerekl görülmüştür. Çalışmada kullanılan tahmn model, lojstk regresyon yöntemne dayanır. Lojstk regresyonda amaç; var ve yok (ya da 1 (br ve sıfır ( şeklnde olan ayrık olayların tahmn edlmesdr (Cox, 197; Menard, 1995; Aldrch ve ark., 1984; Presler ve Westerlng, 27. Aşağıdak eştlklerde kullanılan ( / şaret, vektörlern ya da matrslern evrğ (transpose, fonksyonlarda se fonksyonların türev anlamına gelr. Örneğn, tahmn edlecek olaylar, kuraklık var (1 ve kuraklık yok ( olmak üzere, y( = 1, 1, 1,, 1,,, 1,..., 1, 1,, N adet kuraklık zaman dzs şeklnde verlmş olsun. Olayın olma olasılığı, p se, bu durumda olasılık p nn olablrlk (lkelhood fonksyonu, L(p, L(p = P (y = (1, 1, 1,,, 1,..., 1, 1; p (1 = p p p ( 1 p (1 p p... p p (1 p (2 y N = y p ( 1 p (3 şeklnde Bernoull olasılıkları olarak da formüle edleblr. Ancak, olablrlk fonksyonun doğal logartması alındığında, yukarıdak yazım şekl sadeleştrleblr: LnL( p = l ( p = ( y ln p + ( N y ln(1 p (4 Denk. (4 dek p(skaler yerne, p(x, gb br fonksyonu yerleştrrsek, l( p = y ln p( x + (1 y ln(1 p( x p( x (5 = y ln + ln(1 p( x 1 p( x elde edlr. Dkkat edlecek olunursa, p, olasılığı artık br skaler değl, br fonksyondur (p(x. Bu se, br olayın olablme olasığının, x, şeklnde temsl edlen tahmn edcler tarafından bulunableceğn gösterr. Başka br deyşle, eğer olay kuraklık-sınıfı ve tahmn edcler genş ölçekl atmosferk değşkenler olarak düşünülürse, lojstk model, br tahmn edc modele ndrgenr. Denk.(5 de olablrlk fonksyonuna gren, p( x f(x = ln (6 1 p( x fonksyonuna, p nn logt fonksyonu ya da lojstk regresyonda y y x e bağlayan fonksyon (lnk functon denr. Bu noktada, Denk. (6 da verlen fonksyonun ters bulunursa, 1 p( x = 1+ exp( f ( x (7 lojstk fonksyonuna erşlr. Öte yandan, f(x fonksyonun olablrlk fonksyonu, 1 l( f = y + f ( x ln 1 exp( f ( x (8 = y f ( x ln 1 f ( x ( + e Denk. (5 e benzer olarak yazılablr. Yen durumda, f ( x = β x br fonksyonel ve β de regresyonun sabt katsayılar vektörü olarak ele alınırsa, problem doğrusal regresyon problemne ndrgenmş olur. Önceden belrtldğ şeklde, x vektörü genş ölçekl atmosferk değşkenler temsl eder. Bu nedenle, Denk.(8 dek β katsayılar vektörünün çözülmes 519
5 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. gerekr. Denk.(8 dek, l ( f olablrlk fonksyonu, β o cvarında Taylor sersne açılacak olursa, 1 2 l ( β l( β + ( β β l ( β + ( β β l ( β (9 2 elde edlr. Dğer taraftan, olablrlk fonksyonunun en büyüklemes (maxmzng yapılırsa ya da olablrlğn en büyük olduğu durumda, yan β ya göre türevn alır ve β çn çözüm yapılırsa, l ( β l ( β + ( β β l ( β = o o o l ( β (1 β = β l ( β sonucuna varılır. Bu son fade, β y bulmak çn, başlangıçta β o gb steğe bağlı br keyf değer le çözüme başlanacağını ve ardışık olarak bulunacak β nın bell br değere yakınsadığı durumda, yan l ( β ulaştığında, çözümün elde edlebleceğn gösterr. Ancak, Denk. (1 br skaler çn çözüm önermektedr. Oysa burada br vektör çn çözüm aranmaktadır. Aşağıda, Newton-Raphson yaklaşımı tanıtılmıştır. Bu yaklaşım, az önce verlen yaklaşımın daha genelleştrlmş şekl olan, çok değşkenl Taylor serlern dkkate alarak çözüm öneren br yaklaşımdır. Newton-Raphson yöntem, 1 2 l( β β = β l ( β β β (11 β şeklnde yazılablr. Bu yaklaşım, regresyonun katsayılar vektörünün ardışık olarak 2 bulunmasını önerr. Denk. (11 de sağ tarafta verlen, β β l( β 2. derece türevlern matrsn ve l( β β se 1. derece türevlern vektörünü göstermektedr (Jacoban gösterm. Brnc ve knc derece türevler, blgsayar ortamında programlanacak şeklde yenden düzenlenrse, x β l ( β y x β ln(1 + e (12 = x β 1 xβ ( 1+ e e x ( β = y x l β (13 1 = y x x + e β 1 (14 = X ( y p (15 2 l( β = x x p( x (1 p( x β β (16 = X WX şeklnde cebrsel fonksyonlar olarak yazılablr. Son eştlktek W matrs, köşegenlerndek (, nc elemanları p(x (1-p(x e eşt olan br köşegen matrsdr ve lojstk regresyonda ağırlık katsayıları olarak adlandırılır. Bulunan son fadeler Denk.(11 e yerleştrlrse, (17 lojstk regresyonun katsayılar vektörünü bulan algortma elde edlr. Lojstk regresyon ve statstksel anlamlılık sınamalarının blgsayar yazılımları, Press ve ark. (1992 nın algortmalarından yararlanılarak, Fortran95 koduyla yazıldı. Fortran95 le hazırlanan model yazılımları, eksk verler de hesaba katmaktadır. Çok değşkenl doğrusal 52
6 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. regresyonda, X tahmn edcler ve y tahmn edlen olmak üzere; regresyon ~ 1 katsayıları, β = ( X X X y şeklnde elde edlrken, lojstk regresyonda fazladan br W 1 ağırlıklar matrs ve y yerne se, z = Xβ + W ( y p, kullanılır. Son gösterm, ağırlıklı en küçük kareler yöntem olarak da blnr. Çzelge 2. Genş ölçekl atmosferk değşkenler (tahmn edcler. Atmosferk değşkenler Asal bleşen (AB sayısı Açıkladığı varyans (% 3 hpa U rüzgar hızı hpa V rüzgar hızı hpa omega (basınç hızı hpa bağıl nem hpa sıcaklık hpa sıcaklık Gzl ısı akısı Net uzun dalga boylu radyasyon Net kısa dalga boylu radyasyon Denz düzey basıncı Denz düzey sıcaklığı Yüzey özgül nem hpa kalınlık Yukarı yönlü uzun dalga boylu radyasyon Modelde kullanılan genş ölçekl atmosferk değşkenler, temel meteoroloj ve klmatoloj blgsne dayanarak potansyel anlamda, kuraklık olayları le lşks olableceğ kabul edlen 14 adet atmosfer değşkenn çerr (Çzelge 2. Dkkat edlrse, Çzelge 2 de verlen genş-ölçekl atmosferk değşkenlern tümü sürekl olmasına karşın, kuraklık olayları sürekszdr (ayrık. Sürekl değşkenlerden ayrık olayların tahmn edlmes yaklaşımı, bunların arasındak doğrusal lşkden çok, eş zamanlı (syncronzed blg taşımaları gerçeğne dayanır. Eş-zamanlılık (synchronzaton konusundak ayrıntılılar ve atmosfer blmlerndek uygulama örnekler; Rosenblum ve ark., 1996; Palus ve ark., 2; Rybsk ve ark., 23 ve Tatl 27 nn yaptıkları çalışmalardan görüleblr. Öte yandan, çalışmada doğrudan ham verler kullanmak yerne, aşağıda özetlenen yol zlenmştr: (1 Brnc adımda, 221 grd noktasındak her br değşken kümesne, asal bleşenler analz (ABA (Tatl ve ark., 24, 25 uygulandı. Genş ölçekl atmosferk değşkenlern, genş ölçeğn egemen özellğnn temsl açısından; enerj ve sıcaklıkla lgl değşkenlerde görülen baskın peryodk bleşenlerden dolayı, bunların yalnız lk AB ler, dğer değşkenlern se lk 2 AB ler seçlerek, Çzelge 2 dek 14 değşken çn toplam 19 AB seçld. (2 İknc adımda se, özellkle sıcaklık ve enerj le lgl değşkenlerde bulunan ortak blgnn brbrne olan karşılıklı ya da çapraz etksn (co-lnearty ortadan kaldırmak çn, seçlen 19 AB ye yenden ABA uygulandı. (3 Sonuçta 1, 3, 6, 12 ve 48 aylık SPI kuraklık olaylarının tahmnnde kullanılacağından, benzer şeklde AB lern de kayan ortalamaları alınarak, farklı 5 adet (1, 3, 6, 12 ve 48-aylık kayan ortalamalı lojstk modele göre, anlamlı AB ler seçld. (4 Çalışmada temel alınan SPI kuraklık sınıfları, modelde kullanılmak üzere Çzelge 1 n 3. sütununda verlen kurak, normal ve neml olarak brleştrlmş sınıflardır. Model parametreler bulunurken kullanılan ver uzunluğu, Ocak 194-Temmuz 27 dönemn çerr. 521
7 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. Sonuç olarak, 5 adet kayan ortalamalı (1, 3, 6, 12 ve 48-Aylık ver olduğuna göre, toplam 15 adet farklı lojstk regresyon model elde edlmş olunur. (5 Modellern blnmeyen katsayıları bulunurken, 26 ve 27 kuraklık sınıfları hesaplamalara alınmamıştır. Çalışmanın amacı o dönemdek kuraklık sınıflarını yenden oluşturmak yerne tahmn etmek olduğundan, modeller oluşturulurken, tahmn edlecek sınıfların verlernn model parametrelern bulunmasında kullanılması, tahmn model kavramı ya da yaklaşımı açısından br anlam taşımaz (Tatl ve ark., 24, 25. Ters durumda, modeller, ancak yenden analz modellerne dönüşmüş olur. Her stasyondak kuraklık sınıflarının genş ölçekl atmosferk değşkenler tarafından tahmn edleblme model vermler (başarımları, çapraz lşk desenlerne dönüştürülerek hartalandı. Sonuçta, lşk desen hartaları, genş ölçekl atmosferk değşkenler le stasyonların kuraklık sınıfları arasındak bağın coğraf dağılımını yansıttığından, bunlar tahmn edleblme ölçüsü olarak da görüleblr. 3. Model Sonuçları Şekl 1, 1-aylık SPI kuraklık sınıflarının lojstk regresyonla tahmn edlen sonuçları le genş ölçekl atmosferk değşkenler arasındak lşklern gösterr. Buna göre, model başarımı, genel olarak Akdenz yağış rejmnn egemen olduğu Güneydoğu, Akdenz ve Ege bölgelernde en yüksektr. Ancak, kuzeye Karadenz yağış bölgesne doğru kurak ve normal olma sınıflarının model verm azalır (en küçük.4. Elde edlen bu sonuçlar, Tatl ve ark., (24 nın Türkye yağışlarının ölçek küçültmesne lşkn sonuçlarıyla oldukça uyumludur. Tatl ve ark., (24 nın çalışmasında, Karadenz Bölges yağışlarının ölçek-küçültme başarımı, dğer tüm bölgelere göre daha düşük çıkarken, Güneydoğu Anadolu Bölgesnde se daha yüksek gerçekleşmştr. Şekl 1. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 1-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. 3-Aylık SPI kuraklık sınıfları temel alındığında, kurak ve normal olma sınıflarının önerlen modele göre tahmn sonuçları se Şekl 2 de verlmştr. 1-aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmnne benzer sonuçlar elde edlmesne karşın; özellkle İç Anadolu, Marmara ve Kuzey Ege bölgelernde model başarımının, 3-Aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmnnde elde edlen sonuçlara göre, büyüklüğünün azaldığı ve alansal olarak genşledğ görülür. Öte yandan, 6 ve 12-aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmn sonuçları, genş ölçekl atmosferk değşkenler le olan bağlantılarının (Şekl 3 ve Şekl 4, hem 1-aylık hem de 3- aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmnlerne göre oldukça farklı br dağılım gösterdğn ortaya koyar. 522
8 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. Şekl 2. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 3-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. Şekl 3. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 6-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. Normal olma desenndek lşk katsayılarının öneml bölümü, statstksel olarak % 5 anlamlılık düzeynde anlamlı değldr. Genel br kabul olarak, zaman ölçeğ büyüdükçe model tahmn vermnn daha düşük olmasının beklendğ söyleneblr. Ancak, burada br noktaya dkkat çekmek gereğ doğar: Çalışmanın amacı, yerel etkler yok etmek ve Genel Dolaşım İklm Modellernn (GDM tam tahmn edebleceğ bleşenler burada önerlen tahmn modellernde kullanmak olduğu çn, model kurulma aşamasında, genş ölçekl atmosferk değşkenler ABA le belrl br düzeyde fltrelemeden geçrlmşt. Başka br deyşle, genş ölçekl atmosferk değşkenlere kayan ortalamalar uygulandığından, gerçekte bunlar tekrar fltrelemeden geçrlmş durumdadır. Bu çalışmada, sayfa sınırı nedenyle sonuçlarına yer verlmeyen, ancak ABA fltrelemes uygulanmadan, yan doğrudan ham verlern tahmn modellernde kullanılması le elde edlen sonuçların model başarımlarının % 9 düzeyne çıktığı görülmüştür. Ancak, doğrudan ham verlern modellerde kullanılması, genş ölçek blgsne ek olarak, yerel etkler de çerdğnden; elde edlen sonuçlar GDM ya da Bölgesel İklm Modeller (BİM le uygunluk göstermez. Özellkle, enerj ve sıcaklıkla lgl genş ölçekl değşkenler dışındakler, örneğn, denz düzey basıncı ve düşey basınç hızı (omega gb atmosferk büyüklükler, yüzey atmosfern alt sstemlern yönlendren öneml fzksel büyüklüklerdr. Ancak, bu tür değşkenler, kaba sayısal ağ üzernde çalıştırılan GDM ler tarafından y benzeştrlemez (smülasyon başarımı düşük. Br başka söyleyşle, özellkle meteorolojk kuraklığı etkleyen en öneml değşken yağıştır. Oysa, GDM lern y tahmn edemedğ değşkenlern başında da yne yağış gelmektedr (Tatl ve ark.,
9 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. Şekl 4. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 12-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. Bu şeklde de, Şekl 3 de verlen 6- aylık sonuçlara benzer olarak, özellkle normal olma desenndek lşk katsayılarının öneml bölümü, statstksel olarak % 5 anlamlılık düzeynde anlamlı değldr. Şekl 5. Lojstk regresyon kullanılarak tahmn edlen 48-aylık SPI kuraklık sınıflarının genş ölçekl değşkenler le olan lşklernn alansal desen. Bu şeklde görülen desenler, gerçekte uzun döneml (klm kuraklık sınıfları olarak da değerlendrleblr. Sonuç olarak, modellerde yaptığımız tüm fltreleme kısıtlarına karşın, normal kuraklık sınıfı dışında, kurak sınıfın model vermnn güneyde Akdenz Yağış rejmnn egemen olduğu bölgelerde % 8 e çıktığı görülürken, kuzeye Karadenz yağış rejm bölgesne doğru model başarımının en düşük % 4 a ndğ görülür. Bu da, klm değşklğnn olası olumsuz sonuçlarından yağışların ve dolayısıyla kuraklık olaylarının oldukça etkleneceğn gösterr. Bu görüşü destekleyen bulgulara, Şekl 5 de gösterlen 48-aylık SPI kuraklık sınıflarının tahmn model sonuçlarında ulaşablr. Bu şekldek sonuçlar, kuraklık sınıflarının blgsnden çok, son 48 aylık blgy taşır. Bu nedenle, bu dağılış br anlamda klmatolojk (uzun sürel lşk desen olarak da adlandırılablr. Görüldüğü gb, özellkle kurak olma sınıfı oldukça başarılı br şeklde tahmn edleblmektedr. Öte yandan, normal kuraklık sınıfının, çoğunlukla Türkye klmndek mevsmsel ve/ya da yıllararası klmsel değşkenlğn (clmate varablty etks altında olduğu çıkarımını yapmak da çok yanlış olmayablr. Br başka deyşle, normal kuraklık sınıfı, klm değşklğ etklerne fazla açık ya da bağımlı olmayablr. Ancak, normal kuraklık sınıfını etkleyen yağışların olasılık dağılım fonksyonunun (Probablty Dstrbutn Functon, özellkle knc derece statstklernde, örneğn uzun sürel ortalama ya da varyansında olablecek negatf ya da poztf kaymaların, olası klm değşklğ etklernden kaynaklanableceğ klmatolojk varsayımını da - unutmamak gerekr. 4. Sonuçlar ve Önerler Türkye nn yıllık yenleneblr yerüstü su potansyelne, 12 mlyar m 3 güvenl çekm sınırlarındak yeraltı suyu da eklendğnde, ülkenn su potansyelnn ancak 12 mlyar m 3 e ulaştığı bulunur. Türkye nüfusunun 7 mlyon olduğu ve hızlı arttığı da dkkate alındığında, kş başına ortalama yıllık 17 m 3 kadar su düştüğü görülür. Dünya ortalamasının yaklaşık 524
10 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. 1/5 ne karşılık gelen bu tutar bze, Türkye nn kurak dönemlerde cdd sorunlarla karşılaşableceğn açıkca gösterr. Çalışmada, Türkye dek 96 adet meteoroloj stasyonu çn elde edlen SPI kuraklık sınıfları, kend çnde, kurak, normal ve neml olmak üzere tekrar üç sınıfta toplandı. Çalışmanın konusu olan kurak ve normal kuraklık sınıflarının genş ölçekl atmosferk değşkenler le olan bağı, oluşturulan lojstk regresyon temell modellern başarısı dkkate alınarak kestrld. Br başka söyleyşle, modellern başarımı, dağılış hartaları yardımıyla, kuraklık olayının tahmn edleblrlğ açısından ncelend. Genş ölçekl atmosferk değşkenler olarak, atmosfern düşey özellklern en y temsl edebleceğ varsayılan 14 adet değşken, NCEP/NCAR-reanalyss grdl ver setnden, 3 6 o K enlemler ve 1 5 o D boylamları arasında kalan alan çn seçld. Seçlen 14 adet değşken, 3 hpa zonal ve merdyonal rüzgar hızlarını, 7 hpa yükseklk düzeyndek basınç hızını (omega, bağıl nem ve sıcaklığı, 85 hpa sıcaklığını, yüzey (yer sevyes gzl ısı akısını, net uzun ve kısa dalga boylu radyasyonu, yukarı yönlü uzun dalgalı radyasyonu, denz düzey basıncı ve sıcaklığını, yüzey özgül nemn ve 1-5 hpa kalınlığını çerr. Oluşturulan lojstk regresyon temell tahmn modellernden elde edlen sonuçlara göre, 26/27 kuraklık sınıflarının tahmn başarısı, yerel etkler hesaba katılmadığında ble, en yüksek Güneydoğu, Ege ve Akdenz bölgelernde, en düşük se Karadenz bölgesnde bulundu. Model başarımının özellkle 1, 3 ve 6 ölçekl SPI kurak olma sınıfında, Akdenz yağış rejm bölgelernde en yüksek, buna karşın kuzeye doğru azalarak Karadenz yağış rejm bölgesnde en düşük çıkması çalışmanın öneml sonuçlarından brsdr. 1, 3 ve 6 aylık SPI kurak olma model başarımının karasal ç bölgelerde gösterdğ düşük değerler, ç bölgelerde karasallığın da destekledğ yüksek sevye atmosferk oluklar ve alçak merkezleryle bağlantılı konvektf kararsızlık yağışlarının etksyle açıklanablrken, Karadenz bölgesndek en düşük değerler, kuzeyl dolaşımla bağlantılı yüzey ve yüksek atmosfer hava sstemlernn yardımıyla Kuzey Anadolu dağları üzernde gelşen orografk yağışların etksyle açıklanablr (Kutel ve ark., 21; Türkeş, 1998; Türkeş ve ark., 22; Türkeş ve Erlat, 23 ve 26; Tatl ve ark., 24. Öte yandan, çeştl klm senaryolarına göre çalıştırılan klm modellerne göre, Türkye nn de çnde yer aldığı coğraf bölgenn daha az yağışlı ve daha sıcak br klm etks altına grme olasılığı oldukça yüksek görülmektedr. Ayrıca, GDM sonuçlarına göre, buharlaşmanın artması, yağışların sıklığında ve şddetnde olası değşmelern olableceğ ve kar örtüsünün azalableceğ beklenmektedr. Tüm bu sonuçlar dkkate alındığında, yakın-orta ermde Türkye de su yeterszlğnn başlayacağı, buna bağlı olarak da genel br su sıkıntısı yaşanableceğ söyleneblr. Bu nedenle, kuraklık ya da su le lgl krz yönetmlernn yerne, rsk temell kuraklık ya da su yönetm ve planlama poltkalarının gelştrlmes zorunluluktur. Öte yandan, rsk (afet analznn en öneml bleşenlernden brs, kuraklığı belrleme (ntelendrme, zleme ve erken uyarının yanı sıra, kuraklık öngörü-modellernn gelştrlmesdr. Çalışmamızda, rsk (afet analzn de çeren çağdaş br afet yönetm yaklaşımı açısından, yalın, ancak sonuçları açısından öneml blg ve bulgulara ulaşıldı. Özellkle, zaman ölçeğ büyüdükçe model başarımları düşer şeklnde özetleneblecek olan sonuç, tek başına, kaba sayısal ağlı GDM ya da BİM sonuçları yağış tutarlarında ve olasılıklarında (yağışlı günler azalma (kuraklaşma ve değşkenlğn değşmes öngörmesne karşın, model sonuçlarının öngörülenden çok daha olumsuz olableceğn şaret ettğ çn, su ya da kuraklık yönetm planlarında mutlaka dkkate alınacak düzeyde önemldr. GDM ve BİM lern yer ve yere yakın düzeydek atmosferk değşkenler, özellkle yağışları yüksek doğrulukla tahmn 525
11 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. edemedkler gerçeğ göz önüne alındığında, rsk analz temell kuraklık yönetm planlamalarının önem daha y anlaşılır. Kaynaklar Aldrch, J.H., Nelson, F.D Lnear Probablty, Logt, and Probt Models. Sage, Beverly Hlls, CA. Cox, D.R The Analyss of Bnary Data. Chapman and Hall, 1st Ed., London. Guttman, N.B Comparng the Palmer drought ndex and the standardzed precptaton ndex. Journal of the Amercan Water Resources Assocaton 34, Guttman, N.B Acceptng the standardzed precptaton ndex: a calculaton algorthm. Journal of the Amercan Water Resources Assocaton 35, Hayes, M.J., Svoboda, M.D., Wlhte, D.A., Vanyarkho, O.V Montorng the 1996 drought usng the standardzed precptaton ndex. Bulletn of the Amercan Meteorologcal Socety 8, Kadıoğlu, M. 2. Regonal varablty of seasonal precptaton over Turkey. Internatonal Journal of Clmatology, 2, Kalnay, E., et al., The NCEP/NCAR 4-year reanalyss project. Bulletn of the Amercan Meteorologcal Socety 77, Karl, T.R The senstvty of the Palmer drought severty ndex and Palmer s Z-ndex to ther calbraton coeffcents ncludng potental evapotranspraton. Journal of Clmate and Appled Meteorology 25, Kstler R., et al., 21. The NCEP/NCAR 5-year reanalyss: Monthly means CD-ROM and documentaton. Bulletn of the Amercan Meteorologcal Socety 82, Kutel, H., Hırsch-Eshkol, T.R., Türkeş, M. 21. Sea level pressure patterns assocated wth dry or wet monthly ranfall condtons n Turkey. Theoretcal and Appled Clmatology 69, McKee, T. B., Doesken, N. J., Klest, J The relatonshp of drought frequency and duraton of tme scales. Presented at the Eghth Conference on Appled Clmatology. Amercan Meteorologcal Socety, Jan 17-23, Anahem CA, pp McKee, T.B., Doesken, N.J., Klest, J Drought montorng wth multple tme scales. Presented at the Nnth Conference on Appled Clmatology. Amercan Meteorologcal Socety, Dallas TX, pp Menard, S Appled Logstc Regresson Analyss. Sage, Thousand Oaks, CA. Palmer, W.C Meteorologcal Drought. Weather Bureau Research Paper No. 45, U.S. Department of Commerce, Washngton, D.C., 58 pp. Palus M., Kurths, J., Schwarz, U., Novotna, D., Charvatova, I. 2. Is the solar actvty cycle synchronzed wth the solar nertal moton? Int. J. Bfurcaton and Chaos, 1, Presler, H.K., Westerlng, A.L. 27. Statstcal model for forecastng monthly large wldfre events n western Unted States. Journal of Appled Meteorology and Clmatology 46, Press, W.H., Flannery, B.P., Teukolsky, S.A., Vetterlng, W.T Gamma Functon, Beta Functon, Factorals, Bnomal Coeffcents and Incomplete Gamma Functon, Error Functon, Ch-Square Probablty Functon, Cumulatve Posson Functon. Numercal Recpes n FORTRAN: The Art of Scentfc Computng, 2nd ed. Cambrdge, England: Cambrdge Unversty Press, pp Rosenblum, M.G., Pkovsky, A.S., Kurths, J Phase synchronzaton of chaotc oscllators. Physcal Revew Letters 76, Rybsk D., Havln, S., Bunde, A. 23. Phase synchronzaton n temperature and precptaton records. Physca A 32, Stenemann, A. 23. Drought ndcators and trggers: a stochastc approach to evaluaton. Journal of the Amercan Water Resources Assocaton 39,
12 IV. Atmosfer Blmler Sempozyumu Bldr Ktabı, Mart 28, İstanbul. Proceedngs of the Internatonal Fourth Symposum on Atmospherc Scences, March 28, İstanbul, Turkey. Tatl, H. 26. Analyss Medterranean precptaton assocated wth the North Atlantc Oscllaton Index (NAOI va Hlbert-Huang Transformaton. Presented at the Conference on Water Observaton and Informaton System for Decson Support (BALWOIS-26. Ohrd, Republc of Macedona. Paper No. A-329, 11 pp. Tatl, H. 27. Synchronzaton between the North Sea-Caspan Pattern (NCP and surface ar temperatures n NCEP. Internatonal Journal of Clmatology 27, Tatl, H., Dalfes, H.N., Menteş, Ş.S. 24. A statstcal downscalng method for monthly total precptaton over Turkey. Internatonal Journal of Clmatology 24, Tatl, H., Dalfes, H.N., Menteş, Ş.S. 25. Surface ar temperature varablty over Turkey and ts connecton to large scale upper ar crculaton va multvarate technques. Internatonal Journal of Clmatology 25, Thom, H.C.S Some Methods of Clmatologcal Analyss. Techncal Note No. 81. WMO, Geneva, Swtzerland, 63 pp. Türkeş, M Spatal and temporal analyss of annual ranfall varatons n Turkey. Internatonal Journal of Clmatology 16, Türkeş, M Influence of geopotental heghts, cyclone frequency and Southern Oscllaton on ranfall varatons n Turkey. Internatonal Journal of Clmatology 18, Türkeş, M Vulnerablty of Turkey to desertfcaton wth respect to precptaton and ardty condtons. Turksh Journal of Engneerng and Envronmental Scences 23, Türkeş, M. 23. Spatal and temporal varatons n precptaton and ardty ndex seres of Turkey. In Medterranean Clmate Varablty and Trends. Hans-Jürgen Bolle, (Ed., Regonal Clmate Studes. Sprnger Verlag, Hedelberg, Türkeş, M. 27. Türkye nn kuraklığa, çölleşmeye eğlm ve klm değşklğ açısından değerlendrlmes. Pankobrlk 91, Türkeş, M., Erlat, E. 23. Precptaton changes and varablty n Turkey lnked to the North Atlantc Oscllaton durng the perod Internatonal Journal of Clmatology 23, Türkeş, M., Erlat, E. 25. Clmatologcal responses of wnter precptaton n Turkey to varablty of the North Atlantc Oscllaton durng the perod Theoretcal and Appled Clmatology 81, Türkeş, M., Erlat, E. 26. Influences of the North Atlantc Oscllaton on precptaton varablty and changes n Turkey. Nuovo Cmento 29, Türkeş, M., Koç, T., Sarış, F. 27. Türkye nn yağış toplamı ve yoğunluğu dzlerndek değşklklern ve eğlmlern zamansal ve alansal çözümlemes. Coğraf Blmler Dergs 5, Türkeş, M., Tatl H. 27. The use of standardzed precptaton ndex (SPI and a modfed SPI for shapng the drought probabltes over Turkey. Journal of Clmate (Mnor revson for Edtor. Türkeş, M., Sümer, U.M., Kılıç, G. 22. Persstence and perodcty n the precptaton seres of Turkey and assocatons wth 5 hpa geopotental heghts. Clmate Research 21, Wlhelm, O.V., Wlhte, D.A. 22. Assessng vulnerablty to agrcultural drought: A Nebraska case study. Natural Hazards 25, Wlks, D.S Statstcal Methods n the Atmospherc Scences: An Introducton. Academc Press, 467 pp. 527
ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU
6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız
DetaylıPARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON
HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal
DetaylıHAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :
HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon
DetaylıNİTEL TERCİH MODELLERİ
NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:
DetaylıDoğrusal Korelasyon ve Regresyon
Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan
DetaylıK-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *
İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ
DetaylıSürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak
DetaylıKIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ
Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM
DetaylıENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI
V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN
DetaylıSıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler
Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.
DetaylıKonumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği
S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık S. ZENGİN KAZANCI 1, E. TANIR KAYIKÇI 1 1 Karadenz
DetaylıPROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak
DetaylıUYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.
UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres
DetaylıL-MOMENTLER VE STANDART YAĞIŞ İNDEKSİ (SYİ) YARDIMIYLA SEYHAN HAVZASI KURAKLIK ANALİZİ *
Ç.Ü Fen ve Mühendslk Blmler Dergs Yıl:2013 Clt:29-1 L-MOMENTLER VE STANDART YAĞIŞ İNDEKSİ (SYİ) YARDIMIYLA SEYHAN HAVZASI KURAKLIK ANALİZİ * Drought Analyss of The Seyhan Basn by Usng Standart Precptaton
DetaylıX, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının
1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell
DetaylıBulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi
Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale
DetaylıALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK
DetaylıUYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller
UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.
Detaylıdir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.
BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)
DetaylıİÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ
Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara
DetaylıYÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA
YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,
DetaylıTHOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM
Osmangaz Ünverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XVII, S., 004 Eng.&Arch.Fac.Osmangaz Unversty, Vol.XVII, No :, 004 THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Recep BAKIŞ,
DetaylıVEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER
VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER 1 2.1 Tanımlar Skaler büyüklük: Sadece şddet bulunan büyüklükler (örn: uzunluk, zaman, kütle, hacm, enerj, yoğunluk) Br harf le sembolze edleblr. (örn: kütle: m) Şddet :
DetaylıDeney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı
SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış
DetaylıMuhasebe ve Finansman Dergisi
Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI
DetaylıSabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2
X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne
DetaylıHasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller
www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye
DetaylıMIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için
MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102
Detaylı4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ
Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,
DetaylıSEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler
DetaylıSEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
DetaylıObtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests
Ankara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 26, vol: 39, no: 2, 27-44 Obtanng Classcal Relablty Terms from Item Response Theory n Multple Choce Tests Hall Yurdugül * ABSTRACT: The
DetaylıFARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ
Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK
DetaylıFarklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman
Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk
DetaylıRasgele Değişken Üretme Teknikleri
Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan
DetaylıAsimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri
Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık
DetaylıBÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler
BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda
DetaylıMut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri
Süleyman Demrel Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, 9-3,(5)- Mut Orman İşletmesnde Karaçam, Sedr ve Kızılçam Ağaç Türler İçn Dp Çap Göğüs Çapı İlşkler R.ÖZÇELİK 1 Süleyman Demrel Ünverstes Orman Fakültes Orman
DetaylıPamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği
Ege Ünv. Zraat Fak. Derg., 2002, 39 (3): 88-95 ISSN 1018-8851 Pamukta Grd Taleb: Menemen Örneğ Bülent MİRAN 1 Canan ABAY 2 Chat Günden 3 Summary Demand for Inputs n Cotton Producton: The Case of Menemen
DetaylıFarklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans
Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern
DetaylıFAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ
Anadolu Tarım Blm. Derg., 2009,24(2):98-102 Anadolu J. Agrc. Sc., 2009,24(2):98-102 Araştırma Research FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ Soner ÇA KAYA* Aydın
Detaylıkadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.
KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X
DetaylıKENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2
Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde
DetaylıKİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri
Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.
DetaylıAntalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi
Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL
DetaylıSıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data
Yüzüncü Yıl Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs/ Journal of The Insttute of Natural & Appled Scences 18 (1-):01-08, 013 Araştırma Makales/Research Artcle Sıfır Ağırlıklı Sayma le Elde Edlen Verler İçn
DetaylıTrabzon İlinde Gözlenen Yıllık Maksimum Yağışların Bölgesel Frekans Analizi
TAIM BİLİMLEİ DEGİSİ 2009, 5 () 240-248 AKAA ÜİVESİTESİ ZİAAT FAKÜLTESİ Trabzon İlnde Gözlenen Yıllık Maksmum Yağışların Bölgesel Frekans Analz Alper Serdar ALI Halt APAYDI Fazlı ÖZTÜK Gelş Tarh: 20..2008
DetaylıEKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM
EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:
Detaylı2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46
2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1
DetaylıAKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES
Konut Sahplğnn Belrleycler: Hanehalkı Resler Üzerne Br Uygulama Halm TATLI 1 Özet İnsanların barınma htyacını sağlayan konut, temel htyaçlar arasında yer almaktadır. Konut sahb olmayan ve krada oturan
DetaylıŞiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *
İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)
DetaylıBÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER
BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu
Detaylı5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili
5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn
DetaylıYAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS
YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü
DetaylıMerkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri
Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına
DetaylıSUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case
SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estmatng of Crme Database wth Logstc Regresson Analyss: Bursa Case Mehmet NARGELEÇEKENLER * B Özet u çalışmada, Bursa Emnyet Müdürlüğünden
DetaylıBitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği
Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn
DetaylıDOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre
1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,
DetaylıAnkara da Ölçülen Yıllık Maksimum YağıĢların Bölgesel Frekans Analizi*
GOÜ, Zraat Fakültes Dergs, 20, 28(), 6-7 Ankara da Ölçülen Yıllık Maksmum YağıĢların Bölgesel Frekans Analz* Alper Serdar ALI Fazlı ÖZTÜK Ankara Ünverstes Zraat Fakültes Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü,
DetaylıTEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH
TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr
DetaylıTürkiye de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı
Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL
DetaylıANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER
Akdenz İ.İ.B.F. Dergs (21) 2011, 17-45 ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER PREVALENCE AND SOCIOECONOMICS DETERMINANTS OF ADULTS OBESITY IN ANTALYA Arş. Gör. F.
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ QUANTILE REGRESYON ve BİR UYGULAMA İlkay ALTINDAĞ YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI Ağustos-1 KONYA Her Hakkı Saklıdır ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ
Detaylı( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3
Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör
DetaylıBANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ
BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama
DetaylıAtatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225
Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ
DetaylıCOĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The Natural Disasters in the Geography Teaching Curriculum)
MARMARA COĞRAFYA DERGİSİ SAYI: 28, TEMMUZ - 2013, S. 276-303 İSTANBUL ISSN:1303-2429 E-ISSN 2147-7825 copyrght 2013 http://www.marmaracografya.com COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The
DetaylıKısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği
Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,
Detaylıbir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre
Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak
DetaylıErzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması
Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/ournal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL
Detaylıİzmir İçin Geleceğe Yönelik Yağış Olasılıklarının Markov Zinciri Modeliyle Belirlenmesi
Ege Üniv. Ziraat Fak. Derg., 2003, 40(3):105-112 ISSN 1018-8851 İzmir İçin Geleceğe Yönelik Yağış Olasılıklarının Markov Zinciri Modeliyle Belirlenmesi Mustafa ÖZGÜREL 1 Murat KILIÇ 2 Summary Determining
DetaylıJFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi)
JFM316 Elektrk Yöntemler ( Doğru Akım Özdrenç Yöntem) yeryüzünde oluşturacağı gerlm değerler hesaplanablr. Daha sonra aşağıdak formül kullanılarak görünür özdrenç hesaplanır. a K I K 2 1 1 1 1 AM BM AN
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1
DetaylıStandart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.
SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.
Detaylıa IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI
Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza
DetaylıKİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI
C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU
DetaylıFLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ
FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,
DetaylıDevalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 6, Sayı:4, 2004 Devalüasyon, Para, Reel Gelr Değşkenlernn Dış Tcaret Üzerne Etksnn Panel Data Yöntemyle Türkye İçn İncelenmes Yrd.Doç.Dr.Ercan BALDEMİR*
DetaylıAYLIK ORTALAMA GÖL SU SEVİYESİNİN BULANIK-OLASILIK YAKLAŞIMI İLE GÖZLENMİŞ ZAMAN SERİSİNDEN TAHMİNİ
AYLIK ORTALAMA GÖL SU SEVİYESİİ BULAIK-OLASILIK YAKLAŞIMI İLE GÖZLEMİŞ ZAMA SERİSİDE TAHMİİ Veysel GÜLDAL, Hakan TOGAL 2 S.D.Ü.Mühendslk Mmarlık Fakültes İnşaat Müh Böl., Isparta/TÜRKİYE vguldal@mmf.sdu.edu.tr
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi
Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak
DetaylıManyetizma Testlerinin Çözümleri. Test 1 in Çözümü
4 Manyetzma Testlernn Çözümler 1 Test 1 n Çözümü 5. Mıknatısların brbrne uyguladığı kuvvet uzaklığın kares le ters orantılıdır. Buna göre, her br mıknatısa uygulanan kuvvet şekl üzernde gösterelm. 1. G
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda
DetaylıEMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering
KSÜ Mühendslk Blmler Dergs, (), 9 5 KSU Journal of Engneerng Scences, (), 9 EMG İşaretlernn K-Ortalama Algortması Kullanılarak Öbekleştrlmes Mücahd Günay, Ahmet ALKA, KSÜ Mühendslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektronk
DetaylıKALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ
Central Bank Revew Vol. 11 (January 2011), pp.1-9 ISSN 1303-0701 prnt / 1305-8800 onlne 2011 Central Bank of the Republc of Turkey http://www.tcmb.gov.tr/research/revew/ KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON:
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem
DetaylıTE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ
Yednc lusal Kmya Mühendslğ Kngres, 5-8 ylül 26, Anadlu Ünverstes, skşehr 6 OZ DRJAN ÜRİM SİSİNDKİ PÜSKÜRMLİ KRMA ÜNİSİND KSRJİ ANALİZİ GÜLSÜN BKAŞ*, FİRZ BALKAN ge Ünverstes Kmya Mühendslğ Bölümü, 351,
DetaylıA İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?
. Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de
DetaylıDEFORMASYONLARIN MODELLENMESİ. Levent TAŞÇI 1 ltasci@firat.edu.tr
DFORMSYOLRI MODLLMSİ Levent TŞÇI 1 ltasc@frat.edu.tr Öz: Deformasyonların belrleneblmes çn farklı çalışma grupları tarafından ortaya konulmuş farklı yaklaşımlar söz konusudur. Deformasyon analznde, bloklar
DetaylıMakine Öğrenmesi 10. hafta
Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en
DetaylıYAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ
YAPILARI EERJİ ESASLI TASARIMI İÇİ BİR HESAP YÖTEMİ Araş. Gör. Onur MERTER Araş. Gör. Özgür BOZDAĞ Prof. Dr. Mustafa DÜZGÜ Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü
DetaylıTürkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği
Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI Kalte Artışları ve Enflasyon: Türkye Örneğ Yavuz Arslan Evren Certoğlu Abstract: In ths study, average qualty growth and upward
DetaylıYARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ
Özet YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Atıf EVREN *1 Elf TUNA ** Yarı parametrk panel ver modeller parametrk ve parametrk olmayan modeller br araya getren; br kısmı
DetaylıYER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.
YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Unv Muh Blm Derg, 23(6), 707-717, 2017 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences Karayolu trafk kazalarına yen br yaklaşım: analz kesmler model
DetaylıDEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI
DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,
Detaylı